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讨论总结
这个讨论围绕着大型语言模型(LLMs)是否朝着某个特定方向发展展开。涉及到模型训练中的诸多方面,像监督微调(SFT)、强化学习(RL)等训练方法的优劣,以及不同训练方法对推理能力的影响,如推理在不同领域的泛化。还探讨了一些现象如思维链(Cot)数据的兴起、推理数据集在Hugging Face的排名等趋势,以及这些趋势对LLMs发展的意义,也有评论者关注到小型开源模型受LLMs发展的影响,总体上是从不同角度对LLMs发展的理性分析和探讨。
主要观点
- 👍 不同模型的COTS上微调有问题
- 支持理由:良好的COT存在回溯性,微调可能让模型训练出原本不会犯的错误
- 反对声音:无
- 🔥 当前判断LLMs的发展方向为时尚早
- 正方观点:LLMs目前处于蓬勃发展可能会变化,现有改进推理能力的方法只是权宜之计,Meta提出的方法虽好但实现需要更长时间
- 反方观点:无
- 💡 监督微调是错误的训练方法,强化学习才是用于推理的正确方式
- 正方观点:特定方式虽能模拟推理链内容但对推理泛化到其他领域无用,而强化学习有其合理性
- 反方观点:无
- 👍 不是所有LLMs发展方向相同
- 支持理由:快速且特定任务执行有很多用例,像ChatGPT有劣势不会用于所有情况,部分任务不需要深度推理
- 反对声音:无
- 💡 强化学习是基于已存在的能力建立更强神经网络连接
- 正方观点:举例训练Mistral - Large时数据不足但模型表现好说明模型本身可能已知道答案,强化学习是在已有能力上强化连接
- 反方观点:无
金句与有趣评论
- “😂 Csigusz_Foxoup:QwQ looks like a crying furry "OwO" face lmao”
- 亮点:以一种诙谐幽默的方式指出QwQ与兽迷表情的相似性,使严肃的讨论氛围变得轻松
- “🤔 Decent_Action2959:Fine tuning on cots from a different model is a problematic approach, because of the backtracking nature of a good cot.”
- 亮点:指出模型微调中的潜在问题,开启了关于模型训练的深入讨论
- “👀 iamnotdeadnuts:Interesting trend! Reasoning datasets dominating the top spots on Hugging Face really shows how much focus there is on improving LLMs’ logical reasoning.”
- 亮点:通过Hugging Face上推理数据集的排名情况,反映出对LLMs逻辑推理能力提升的关注度
- “😂 WithoutReason1729:The concern is that the model will learn to always give a wrong answer initially and then question itself even when it’s not appropriate to do so.”
- 亮点:阐述了模型可能出现的一种不合理的学习情况,引起对模型训练机制的思考
- “🤔 TheRealSerdra:The solution is simply to not train on the “incorrect” steps.”
- 亮点:提出一种简单直接的解决模型训练中问题的思路
情感分析
总体情感倾向为中性,主要是理性地探讨LLMs的发展相关问题。主要分歧点在于对不同训练方法(如监督微调和强化学习)的评价,以及对LLMs发展方向的判断(是否会朝着某个方向发展、是否为时尚早等)。可能的原因是不同评论者的专业背景、对LLMs的了解程度以及研究方向不同。
趋势与预测
- 新兴话题:小型开源模型受LLMs发展的影响、数据集翻译中思维链等内容的处理方式。
- 潜在影响:如果确定了更好的LLMs训练方法和发展方向,可能会对自然语言处理领域产生变革性影响,影响相关的人工智能应用发展;若在特定任务上发展更多小型或多LLM实现,可能改变人工智能在不同行业的应用格局。
详细内容:
标题:LLM 的未来发展方向引发激烈讨论
在 Reddit 上,一篇题为“Is this where all LLMs are going?”的帖子引发了广泛关注,获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了大语言模型(LLM)未来的发展方向,特别是在训练方法和应用场景方面。
讨论的焦点集中在以下几个方面:
- 有人认为微调其他模型的方法存在问题,可能导致模型训练出错,不过进行几轮强化学习(RL)可能会解决这一问题,但需要谨慎操作。
- 有用户提到[rStar Math]似乎为 RL 创建了合成数据,并详细阐述了其过程和原理。
- 对于奖励模型能否泛化到训练数据之外的情况,大家存在疑虑。
- 有人分享了自己在调整 SmallThinker 时的经历,指出其存在的问题。
- 关于 LLM 产生的不确定性和“角色扮演”现象,以及如何避免植入错误陈述等问题,引发了热烈讨论。
其中,有特别有见地的观点认为,训练推理模型是一个多步骤的过程,合成输出对于预训练和指令后训练很有帮助,但链-of-思维(CoT)应是先前训练的自然结果,而非强制施加于模型。
然而,讨论中也存在一些争议点。例如,对于如何确保奖励模型的泛化能力,以及使用何种训练方法才能更好地推动 LLM 的发展,大家意见不一。有人认为强化学习是正确的方向,而有人则认为现有的监督微调方法存在缺陷。
总的来说,这场讨论充分展示了大家对 LLM 未来发展的关注和思考,也凸显了在这一领域仍存在许多待解决的问题和挑战。
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